Deep Learning Techniques for Medical Image Segmentation: Achievements and Challenges.

Hesamian, Mohammad Hesam; Jia, Wenjing; He, Xiangjian; Kennedy, Paul

Hesamian, Mohammad Hesam; Jia, Wenjing; He, Xiangjian; Kennedy, Paul.

Afiliação

Hesamian MH; School of Electrical and Data Engineering (SEDE), University of Technology Sydney, 2007, Sydney, Australia. mh.hesamian@gmail.com.
Jia W; CB11.09, University of Technology Sydney, 81 Broadway, Ultimo NSW, 2007, Sydney, Australia. mh.hesamian@gmail.com.
He X; School of Electrical and Data Engineering (SEDE), University of Technology Sydney, 2007, Sydney, Australia.
Kennedy P; School of Electrical and Data Engineering (SEDE), University of Technology Sydney, 2007, Sydney, Australia.

J Digit Imaging ; 32(4): 582-596, 2019 08.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-31144149

Assuntos

Aprendizado Profundo; Diagnóstico por Imagem/métodos; Processamento de Imagem Assistida por Computador/métodos; Humanos

Palavras-chave

CNN; Deep learning; Medical image segmentation; Organ segmentation

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Processamento de Imagem Assistida por Computador / Diagnóstico por Imagem / Aprendizado Profundo Tipo de estudo: Diagnostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: J Digit Imaging Assunto da revista: DIAGNOSTICO POR IMAGEM / INFORMATICA MEDICA / RADIOLOGIA Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article País de afiliação: Austrália

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